- Veri Kümesi Kullanılabilirliği
- 2010-01-13T12:00:00Z–2020-12-31T12:00:00Z
- Veri Kümesi Üreticisi
- NASA GSFC
- Adım frekansı
- 3 gün
- Etiketler
Açıklama
NASA-USDA Global toprak nemi ve NASA-USDA SMAP Global toprak nemi veri kümesi, 0,25°x0,25° uzamsal çözünürlükte dünya genelinde toprak nemi bilgileri sağlar. Bu veri kümeleri şunları içerir: Yüzey ve yüzey altı toprak nemi (mm), toprak nemi profili (%), yüzey ve yüzey altı toprak nemi anomalileri. Toprak nemi anormallikleri birimsizdir ve 31 günlük hareketli pencere kullanılarak hesaplanan standartlaştırılmış anormallikleri temsil eder. 0 civarındaki değerler tipik nem koşullarını gösterirken çok pozitif ve çok negatif değerler sırasıyla aşırı ıslanmayı (toprak nemi koşulları ortalamanın üzerinde) ve kurumayı (toprak nemi koşulları ortalamanın altında) gösterir.
Bu veri kümesi, 1 boyutlu Ensemble Kalman Filtresi (EnKF) veri asimilasyonu yaklaşımı kullanılarak uyarlanmış iki katmanlı Palmer modeline uydu kaynaklı Toprak Nem Okyanus Tuzluluğu (SMOS) Seviye 2 toprak nemi gözlemlerinin entegre edilmesiyle oluşturulur. SMOS toprak nemi gözlemlerinin asimilasyonu, özellikle yetersiz ölçüm yapılan bölgelerde (ör. Güney Afrika, Orta Doğu) yağış verilerinin kaliteli olmadığı bölgeler.
Bu veri kümesi, NASA'nın Goddard Uzay Uçuşu Merkezi'ndeki Hidrolojik Bilim Laboratuvarı (HSL) tarafından USDA Yabancı Tarım Hizmetleri ve USDA Hidroloji ve Uzaktan Algılama Laboratuvarı ile işbirliği içinde geliştirilmiştir.
Bantlar
Piksel Boyutu
27.830 metre
Bantlar
| Ad | Birimler | Min. | Maks. | Piksel Boyutu | Açıklama |
|---|---|---|---|---|---|
ssm |
mm | 0* | 25,39* | metre | Yüzey toprağındaki nem |
susm |
mm | 0* | 274,6* | metre | Yüzey altı toprağındaki nem |
smp |
Kesir | 0* | 1* | metre | Toprak nemi profili |
ssma |
Boyutsuz | -4* | 4* | metre | Yüzey toprağı nem anormalliği |
susma |
Boyutsuz | -4* | 4* | metre | Yüzey altı toprağındaki nem anormalliği |
Kullanım Şartları
Kullanım Şartları
Bu veri kümesi kamu malı olup kullanım ve dağıtım konusunda herhangi bir kısıtlama olmaksızın kullanılabilir. Daha fazla bilgi için NASA'nın Dünya Bilimi Verileri ve Bilgi Politikası'nı inceleyin.
Alıntılar
Bolten, J., W.T. Crow, X. Zhan, T.J. Jackson ve C.A. Reynolds (2010). Evaluating the Utility of Remotely Sensed Soil Moisture Retrievals for Operational Agricultural Drought Monitoring, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 3(1): 57-66. doi:10.1109/JSTARS.2009.2037163 Google Scholar
Bolten, J., and W. T. Crow (2012). Uzaktan algılanan yüzey toprağı nemi kullanılarak yarı küresel bitki örtüsü koşullarının daha iyi tahmin edilmesi, Geophysical Research Letters, 39: (L19406). doi:10.1029/2012GL053470 Google Scholar
I. E. Mladenova, J.D. Bolten, W.T. Crow, M.C. Anderson, C.R. Hain, D.M. Johnson, R. Mueller (2017). Intercomparison of Soil Moisture, Evaporative Stress, and Vegetation Indices for Estimating Corn and Soybean Yields Over the U.S., IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(4): 1328-1343, doi:10.1109/JSTARS.2016.2639338
Sazib, N., I. E. Mladenova, J.D. Bolten (2018). Küresel toprak nemi verilerini kullanarak kuraklık değerlendirmesi için Google Earth Engine'den yararlanma. Remote Sensing, 10(8), s.1265. doi:10.3390/rs10081265 Google Scholar
Kerr, Y. H. ve D. Levine (2008). Forward to the special issue on the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) mission, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(3): 583-585. doi:10.1109/TGRS.2008.917807 Google Scholar
DOI'lar
Earth Engine ile Keşif
Kod Düzenleyici (JavaScript)
var dataset = ee.ImageCollection('NASA_USDA/HSL/soil_moisture') .filter(ee.Filter.date('2017-04-01', '2017-04-30')); var soilMoisture = dataset.select('ssm'); var soilMoistureVis = { min: 0.0, max: 28.0, palette: ['0300ff', '418504', 'efff07', 'efff07', 'ff0303'], }; Map.setCenter(-6.746, 15.529, 2); Map.addLayer(soilMoisture, soilMoistureVis, 'Soil Moisture');